Mihail Marchukajtes: もう一度要約したい。この記事のポイントは、レシェトフのオプティマイザーを宣伝することではなく、NSを使ってTCをどのように編成できるかを示すことだった。TSを作るときのコツ、できること、そしてその方法を伝えることだ。私は喜んであなたのメッシュの結果を見ますが、私が述べたような推奨事項があります。もう一度、Sequentaを使い、グリッドを訓練し、Demarkの戦略でその働きを見せてください。そしてここで、あなたのメッシュの結果と、レシェトフのオプティマイザーの助けを借りて得られたモデルを比較することができます。これは単純なフレーズを投げ合うよりずっと面白い。もし興味があれば、私がどのようなインプットを使っているか教えよう。自分のTSに関しても、これらのインプットを使い始めれば、あなたのNSがよりうまく機能する可能性は十分にある。というわけで、こんな感じで話を続けたいと思う。
もし、それが可能であれば、パターンの形が明確に示された簡単なチャートを掲載します。 もちろん、どの市場やペアでも機能します。もし可能であれば、スクリーンショットをお送りします。
NSが必要なのは、パターンを明示的に定義する可能性がない場合、またはパターンが見つかったが、その結果が異なる場合です。NSが必要なのはまさにここなのだ。しかし、そのパターンの写真を掲載することはできる。見てみるのも面白いかもしれない！
でも、私たちにはまだたくさんの素晴らしい発見があるんだ
悟りの精神を準備する
そして経験、困難なミスの息子
そしてミーシャ、すべてのアポリアの友人...)))))
もう一度要約したい。この記事のポイントは、レシェトフのオプティマイザーを宣伝することではなく、NSを使ってTCをどのように編成できるかを示すことだった。TSを作るときのコツ、できること、そしてその方法を伝えることだ。私は喜んであなたのメッシュの結果を見ますが、私が述べたような推奨事項があります。もう一度、Sequentaを使い、グリッドを訓練し、Demarkの戦略でその働きを見せてください。そしてここで、あなたのメッシュの結果と、レシェトフのオプティマイザーの助けを借りて得られたモデルを比較することができます。これは単純なフレーズを投げ合うよりずっと面白い。もし興味があれば、私がどのようなインプットを使っているか教えよう。自分のTSに関しても、これらのインプットを使い始めれば、あなたのNSがよりうまく機能する可能性は十分にある。というわけで、こんな感じで話を続けたいと思う。
少し無粋な言い方になるかもしれませんが、市場で何が起こっているのか、そこでMOがどのように適用されているのかを理解している人々に、あなたとのコミュニケーションを続けてほしいのであれば、「不信心者」と話すときにバブティストの伝道師のように振る舞うのはやめてください。説教者が十分に洗練されている場合、無意味な会話は無限に続く可能性があることはご存知の通りです。
私は自分の時間を費やして議論をし、あなたのモデルをテストし、Javaで小さなコードを投稿した（あなたが好きなように）。そして、これは非常に重要なことです。もし私が正しく、モデルが機能していないのであれば、あなたの記事とそれをベースとしたオプティマイザーReshetovの意味がありませんし、もし私が間違っているのであれば、どこでどのように70％のあなたの結果を繰り返すことができるかを確認する必要があります。
いや...よく眠れ)))) しかし、まだまだ素晴らしい発見がたくさんある 私たちに悟りの精神を用意してくれる そして経験、困難な過ちの息子 そしてミーシャ、すべてのアポリアの友...))))))
まず最初に、申し訳ありません。私は以前教師として働いていたことがあり、研究に関しては、私は非常に指導的な口調のコミュニケーションを選択します。）
コードについては、私はそれが本当に弱いです、今少し後で、私は1つの情報を示すでしょう、少し後で、今はテストについて、あなたはそれをどのように有害 でしたか？
私は50レコードの間にモデルを構築しました、私は次の50または訓練間隔の100％の間のモデルの結果に興味がありました。手数を増やさずにモデルを構築するレコード数を増やすと、汎化能力は低下します。汎化能力は低下する。したがって、サンプルの長さを調整することで、汎化のレベルを許容可能な65%まで下げることが可能です。もし、市場でお金を稼ぐのに十分であると言うのであれば、訓練サンプルのサイズははるかに大きくなり、そのようなモデルははるかに長く機能しますが、汎化のレベルが90%のモデルよりもはるかに悪くなります。そのようなモデル（65％）に適切なMMと資本管理を 適用すると、多くのお金を稼ぐことができます。
1分以上魚がいないときの時間外取引についておっしゃることですが、私は同意できません。あなたがマーケットを非連続的な非定常系列として考えている可能性は十分にあります（「可能性が高い」と言いそうになりました。テクニカル分析は、市場で働く人々、あるいは地元では群衆と呼ばれる人々のために作られた。だから、TSが機能するとき、より長い間隔で魚がいるのだ。
そして、もうひとつお聞きしたいことがあります。私のトレーニング用のファイルを送ってもいいですか、最大200行としましょう。あなたのAIでモデルを構築し、それをインジケーターに落とし込む方法を教えてください。私は、あなたのAIで構築されたモデルが、コントロールなどを考慮して、どのように機能するかを見たいのです。
私は（週末に）このファイルを最適化し、その結果を比較するつもりだ。どう思う？
そして、もうひとつお聞きしたいことがあります。私のトレーニング用のファイルを送ってもいいですか、最大200行としましょう。あなたのAIでモデルを構築し、それをインジケーターに落とし込む方法を教えてください。私は、あなたのAIで構築されたモデルが、コントロールなどを考慮して、どのように機能するかを見たいのです。
私は（週末に）このファイルを最適化し、その結果を比較するつもりだ。どう思う？
ところで、私はデータ準備のためのクールなものを発明したところだ。
あなたが言うように、1分以上魚がいないときの時間外取引については有害です。あなたが市場を非連続的な非定常系列とみなしている可能性は十分にあります（「可能性が高い」と言いかけたのですが、少しずつ口調が変わってきているのがお分かりになるでしょう :-() ）。テクニカル分析は、市場で働く人々、あるいは地元では群衆と呼ばれる人々のために作られた。だから、TSが機能すれば、長い間隔で魚がいる。
低頻度のデータでは、価格はすべてを考慮に入れますが、純粋な市場データ（出来高価格、デルタなど）では、何も得ることができません。あとは簡単に言えば、インサイダー情報に過ぎない。あなたは、人形がいつ、なぜ、トレンドを作り出し、いつ止まるのか、たくさん買う／売るのかわかりません。
あなたが戦っているところを想像してみてください。戦いで成功するかどうかは、相手の打撃をどう予測するか、相手の打撃の出始めをどう予測するか、相手の姿勢や動きの出始めを見て適切な回避行動を取るか、相手の防御が効かないのを見て攻撃を仕掛けるかにかかっています。
現在、すべての投機は自動化されており、情報の拡散に基づくすべてのもの（静的、イベントアービトラージなど）すべてのHFT、それは必ずしも超HFT 、いくつかのMMとして、それはより "アルゴスキャルピング"（1分、あるいは10分の領域でポジションを保持する平均時間）のようなものですが、我々は数時間や数日の話をしているわけではありません、価格には間違いなく情報はありません、すべてが時代遅れです。
しかし、一般的に、理論的には、それは時間や日さえも予測することが可能であるが、市場データによってだけでなく、それは、世界中の人間の活動のパラメータの数千を監視する必要があり、特に大企業との関係では、我々は、天気、どこでも輸送量、インターネット上の人々の社会的活動、特にtnを投げる必要があります。「たとえば、宇宙から工場を監視して、生産量、搬入量、搬出量を調べていると聞いたことがある。）これはインサイダーとの境界線上にあるが、捕まらないことは泥棒ではない))))。そして、これらすべては、優秀なアナリストのチームによって符号の形に加工される必要がある。また、クールなファンダメンタル・フォーキャスターのチームや、オープン予測からのデータ収集とその分析も必要である。一般的に、中堅銀行でさえ、そのすべてを実現し、本番さながらのクオリティに仕上げるだけのリソースはないだろう。そして、統計的に信頼できる将来の価格を予測することができない日数のボリュームと価格のみに基づいて、それは "赤とダブルに賭ける "ためのおとぎ話です))))